中国AI气象模型显威：台风路径误差最多降32.33%，国产系统加速出海

中国在成为全球人工智能强国的进程中找到了新路径：国家气象局与多家研究机构已将国产AI模型部署到台风监测与预报系统的最前线。

作为亚洲最大经济体，中国也在规划扩展路线，计划将已在国内应用的AI系统推广到其他发展中国家，尤其是亚太地区面临极端天气风险的国家。

为世界打造AI气象系统

中国是本国AI气象实验室的第一个客户，同时也展现出将其推广至全球、进而成为行业标准的雄心。在今年的上海世界人工智能大会上，中国气象局（CMA）将“风禾”气象服务大模型作为全球开源项目推出。“风禾”模型可为中国用户推送个性化天气信息和风险警报。联合国“全民预警”倡议（Early Warnings for All）已获得该模型的国际版，提供中英文咨询服务，并允许开发者在此模型基础上构建自己的应用。

哪些国家已在使用中国AI气象模型？

巴基斯坦、吉布提、埃塞俄比亚、约旦、蒙古、所罗门群岛和斯里兰卡这7个发展中国家已将中国AI气象模型直接整合到日常灾害应对中。不过，它们运行的不是“风禾”，而是中国气象局旗下另一个系统“妈祖”（Mazu，即多灾种预警、零间隙与通用系统），该系统在推广进程上走得更远。中国气象局总工程师潘进军称“妈祖”为“国际公共产品”，为发展中国家提供“量身定制的预警服务”。另有40个全球南方国家正在试用一个速度更快的公有云版本，该版本以海神“妈祖”命名。

AI气象系统能提升台风监测吗？

研究领域已经产出可量化的成果。中国科学院大气物理研究所与复旦大学合作，将中国“福羲”（FuXi）AI气象模型与一种名为“正交条件非线性最优扰动”（O-CNOPs）的方法配对，以绘制风暴可能路径的范围。

在62个台风案例和91项对比实验中，由研究员段晚锁和李昊领导的团队发现，“福羲-CNOPs”组合系统在24小时预报上与最佳全球业务集合预报系统相当，并在24至120小时预报区间内超越它们，最大路径误差最多缩减32.33%，不确定性估计最多收紧29.2%。该研究成果发表于《大气科学进展》（Advances in Atmospheric Sciences）。段晚锁表示，这种方法无需对大模型进行额外训练，从而降低了计算成本，也更容易在日常业务中部署。

众多中国模型助力推进

这些工具运行在多个已获国际关注的中国预报模型之上。上海研究人员开发的“风乌”（FengWu）可提供0.25度分辨率的全球预报。在发表于《通讯·地球与环境》（Communications Earth & Environment）的一项研究中，它超越了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率模型以及“盘古天气”（Pangu-Weather）和GraphCast，将技巧性预报延长至10天以上，并将2022年五天内热带气旋路径误差降至201公里。

华为旗下的“盘古天气”（Pangu-Weather）是另一个国产系统，其生成预报的速度远超传统数值预报。华为表示，ECMWF和中国气象局国家气象中心均已确认其优势。这些模型共同为北京在向海外推广气象AI时提供了可依托的国内基础。